61 research outputs found

    Ordonnancement hybride des applications flots de données sur des systèmes embarqués multi-coeurs

    Get PDF
    Les systèmes embarqués sont de plus en plus présents dans l'industrie comme dans la vie quotidienne. Une grande partie de ces systèmes comprend des applications effectuant du traitement intensif des données: elles utilisent de nombreux filtres numériques, où les opérations sur les données sont répétitives et ont un contrôle limité. Les graphes "flots de données", grâce à leur déterminisme fonctionnel inhérent, sont très répandus pour modéliser les systèmes embarqués connus sous le nom de "data-driven". L'ordonnancement statique et périodique des graphes flot de données a été largement étudié, surtout pour deux modèles particuliers: SDF et CSDF. Dans cette thèse, on s'intéresse plus particulièrement à l'ordonnancement périodique des graphes CSDF. Le problème consiste à identifier des séquences périodiques infinies d'actionnement des acteurs qui aboutissent à des exécutions complètes à buffers bornés. L'objectif est de pouvoir aborder ce problème sous des angles différents : maximisation de débit, minimisation de la latence et minimisation de la capacité des buffers. La plupart des travaux existants proposent des solutions pour l'optimisation du débit et négligent le problème d'optimisation de la latence et propose même dans certains cas des ordonnancements qui ont un impact négatif sur elle afin de conserver les propriétés de périodicité. On propose dans cette thèse un ordonnancement hybride, nommé Self-Timed Périodique (STP), qui peut conserver les propriétés d'un ordonnancement périodique et à la fois améliorer considérablement sa performance en terme de latence.One of the most important aspects of parallel computing is its close relation to the underlying hardware and programming models. In this PhD thesis, we take dataflow as the basic model of computation, as it fits the streaming application domain. Cyclo-Static Dataflow (CSDF) is particularly interesting because this variant is one of the most expressive dataflow models while still being analyzable at design time. Describing the system at higher levels of abstraction is not sufficient, e.g. dataflow have no direct means to optimize communication channels generally based on shared buffers. Therefore, we need to link the dataflow MoCs used for performance analysis of the programs, the real time task models used for timing analysis and the low-level model used to derive communication times. This thesis proposes a design flow that meets these challenges, while enabling features such as temporal isolation and taking into account other challenges such as predictability and ease of validation. To this end, we propose a new scheduling policy noted Self-Timed Periodic (STP), which is an execution model combining Self-Timed Scheduling (STS) with periodic scheduling. In STP scheduling, actors are no longer strictly periodic but self-timed assigned to periodic levels: the period of each actor under periodic scheduling is replaced by its worst-case execution time. Then, STP retains some of the performance and flexibility of self-timed schedule, in which execution times of actors need only be estimates, and at the same time makes use of the fact that with a periodic schedule we can derive a tight estimation of the required performance metrics

    System-level design of energy-efficient sensor-based human activity recognition systems: a model-based approach

    Get PDF
    This thesis contributes an evaluation of state-of-the-art dataflow models of computation regarding their suitability for a model-based design and analysis of human activity recognition systems, in terms of expressiveness and analyzability, as well as model accuracy. Different aspects of state-of-the-art human activity recognition systems have been modeled and analyzed. Based on existing methods, novel analysis approaches have been developed to acquire extra-functional properties like processor utilization, data communication rates, and finally energy consumption of the system

    Design methodology for embedded computer vision systems

    Get PDF
    Computer vision has emerged as one of the most popular domains of embedded appli¬cations. Though various new powerful embedded platforms to support such applica¬tions have emerged in recent years, there is a distinct lack of efficient domain-specific synthesis techniques for optimized implementation of such systems. In this thesis, four different aspects that contribute to efficient design and synthesis of such systems are explored: (1) Graph Transformations: Dataflow modeling is widely used in digital signal processing (DSP) systems. However, support for dynamic behavior in such systems exists mainly at the modeling level and there is a lack of optimized synthesis tech¬niques for these models. New transformation techniques for efficient system-on-chip (SoC) design methods are proposed and implemented for cyclo-static dataflow and its parameterized version (parameterized cyclo-static dataflow) -- two powerful models that allow dynamic reconfigurability and phased behavior in DSP systems. (2) Design Space Exploration: The broad range of target platforms along with the complexity of applications provides a vast design space, calling for efficient tools to explore this space and produce effective design choices. A novel architectural level design methodology based on a formalism called multirate synchronization graphs is presented along with methods for performance evaluation. (3) Multiprocessor Communication Interface: Efficient code synthesis for emerg¬ing new parallel architectures is an important and sparsely-explored problem. A widely-encountered problem in this regard is efficient communication between pro¬cessors running different sub-systems. A widely used tool in the domain of general-purpose multiprocessor clusters is MPI (Message Passing Interface). However, this does not scale well for embedded DSP systems. A new, powerful and highly optimized communication interface for multiprocessor signal processing systems is presented in this work that is based on the integration of relevant properties of MPI with dataflow semantics. (4) Parameterized Design Framework for Particle Filters: Particle filter systems constitute an important class of applications used in a wide number of fields. An effi¬cient design and implementation framework for such systems has been implemented based on the observation that a large number of such applications exhibit similar prop¬erties. The key properties of such applications are identified and parameterized appro¬priately to realize different systems that represent useful trade-off points in the space of possible implementations

    Exploring resource/performance trade-offs for streaming applications on embedded multiprocessors

    Get PDF
    Embedded system design is challenged by the gap between the ever-increasing customer demands and the limited resource budgets. The tough competition demands ever-shortening time-to-market and product lifecycles. To solve or, at least to alleviate, the aforementioned issues, designers and manufacturers need model-based quantitative analysis techniques for early design-space exploration to study trade-offs of different implementation candidates. Moreover, modern embedded applications, especially the streaming applications addressed in this thesis, face more and more dynamic input contents, and the platforms that they are running on are more flexible and allow runtime configuration. Quantitative analysis techniques for embedded system design have to be able to handle such dynamic adaptable systems. This thesis has the following contributions: - A resource-aware extension to the Synchronous Dataflow (SDF) model of computation. - Trade-off analysis techniques, both in the time-domain and in the iterationdomain (i.e., on an SDF iteration basis), with support for resource sharing. - Bottleneck-driven design-space exploration techniques for resource-aware SDF. - A game-theoretic approach to controller synthesis, guaranteeing performance under dynamic input. As a first contribution, we propose a new model, as an extension of static synchronous dataflow graphs (SDF) that allows the explicit modeling of resources with consistency checking. The model is called resource-aware SDF (RASDF). The extension enables us to investigate resource sharing and to explore different scheduling options (ways to allocate the resources to the different tasks) using state-space exploration techniques. Consistent SDF and RASDF graphs have the property that an execution occurs in so-called iterations. An iteration typically corresponds to the processing of a meaningful piece of data, and it returns the graph to its initial state. On multiprocessor platforms, iterations may be executed in a pipelined fashion, which makes performance analysis challenging. As the second contribution, this thesis develops trade-off analysis techniques for RASDF, both in the time-domain and in the iteration-domain (i.e., on an SDF iteration basis), to dimension resources on platforms. The time-domain analysis allows interleaving of different iterations, but the size of the explored state space grows quickly. The iteration-based technique trades the potential of interleaving of iterations for a compact size of the iteration state space. An efficient bottleneck-driven designspace exploration technique for streaming applications, the third main contribution in this thesis, is derived from analysis of the critical cycle of the state space, to reveal bottleneck resources that are limiting the throughput. All techniques are based on state-based exploration. They enable system designers to tailor their platform to the required applications, based on their own specific performance requirements. Pruning techniques for efficient exploration of the state space have been developed. Pareto dominance in terms of performance and resource usage is used for exact pruning, and approximation techniques are used for heuristic pruning. Finally, the thesis investigates dynamic scheduling techniques to respond to dynamic changes in input streams. The fourth contribution in this thesis is a game-theoretic approach to tackle controller synthesis to select the appropriate schedules in response to dynamic inputs from the environment. The approach transforms the explored iteration state space of a scenario- and resource-aware SDF (SARA SDF) graph to a bipartite game graph, and maps the controller synthesis problem to the problem of finding a winning positional strategy in a classical mean payoff game. A winning strategy of the game can be used to synthesize the controller of schedules for the system that is guaranteed to satisfy the throughput requirement given by the designer

    Predictable mapping of streaming applications on multiprocessors

    Get PDF
    Het ontwerp van nieuwe consumentenelektronica wordt voortdurend complexer omdat er steeds meer functionaliteit in deze apparaten ge¨integreerd wordt. Een voorspelbaar ontwerptraject is nodig om deze complexiteit te beheersen. Het resultaat van dit ontwerptraject zou een systeem moeten zijn, waarin iedere applicatie zijn eigen taken binnen een strikte tijdslimiet kan uitvoeren, onafhankelijk van andere applicaties die hetzelfde systeem gebruiken. Dit vereist dat het tijdsgedrag van de hardware, de software, evenals hun interactie kan worden voorspeld. Er wordt vaak voorgesteld om een heterogeen multi-processor systeem (MPSoC) te gebruiken in moderne elektronische systemen. Een MP-SoC heeft voor veel applicaties een goede verhouding tussen rekenkracht en energiegebruik. Onchip netwerken (NoCs) worden voorgesteld als interconnect in deze systemen. Een NoC is schaalbaar en het biedt garanties wat betreft de hoeveelheid tijd die er nodig is om gegevens te communiceren tussen verschillende processoren en geheugens. Door het NoC te combineren met een voorspelbare strategie om de processoren en geheugens te delen, ontstaat een hardware platform met een voorspelbaar tijdsgedrag. Om een voorspelbaar systeem te verkrijgen moet ook het tijdsgedrag van een applicatie die wordt uitgevoerd op het platform voorspelbaar en analyseerbaar zijn. Het Synchronous Dataflow (SDF) model is erg geschikt voor het modelleren van applicaties die werken met gegevensstromen. Het model kan vele ontwerpbeslissingen modelleren en het is mogelijk om tijdens het ontwerptraject het tijdsgedrag van het systeem te analyseren. Dit proefschrift probeert om applicaties die gemodelleerd zijn met SDF grafen op een zodanige manier af te beelden op een NoC-gebaseerd MP-SoC, dat garanties op het tijdsgedrag van individuele applicaties gegeven kunnen worden. De doorstroomsnelheid van een applicatie is vaak een van de belangrijkste eisen bij het ontwerpen van systemen voor applicaties die werken met gegevensstromen. Deze doorstroomsnelheid wordt in hoge mate be¨invloed door de beschikbare ruimte om resultaten (gegevens) op te slaan. De opslagruimte in een SDF graaf wordt gemodelleerd door de pijlen in de graaf. Het probleem is dat er een vaste grootte voor de opslagruimte aan de pijlen van een SDF graaf moet worden toegewezen. Deze grootte moet zodanig worden gekozen dat de vereiste doorstroomsnelheid van het systeem gehaald wordt, terwijl de benodigde opslagruimte geminimaliseerd wordt. De eerste belangrijkste bijdrage van dit proefschrift is een techniek om de minimale opslagruimte voor iedere mogelijke doorstroomsnelheid van een applicatie te vinden. Ondanks de theoretische complexiteit van dit probleem presteert de techniek in praktijk goed. Doordat de techniek alle mogelijke minimale combinaties van opslagruimte en doorstroomsnelheid vindt, is het mogelijk om met situaties om te gaan waarin nog niet alle ontwerpbeslissingen zijn genomen. De ontwerpbeslissingen om twee taken van een applicatie op ´e´en processor uit te voeren, zou bijvoorbeeld de doorstroomsnelheid kunnen be¨invloeden. Hierdoor is er een onzekerheid in het begin van het ontwerptraject tussen de berekende doorstroomsnelheid en de doorstroomsnelheid die daadwerkelijk gerealiseerd kan worden als alle ontwerpbeslissingen zijn genomen. Tijdens het ontwerptraject moeten de taken waaruit een applicatie is opgebouwd toegewezen worden aan de verschillende processoren en geheugens in het systeem. Indien meerdere taken een processor delen, moet ook de volgorde bepaald worden waarin deze taken worden uitgevoerd. Een belangrijke bijdrage van dit proefschrift is een techniek die deze toewijzing uitvoert en die de volgorde bepaalt waarin taken worden uitgevoerd. Bestaande technieken kunnen alleen omgaan met taken die een ´e´en-op-´e´en relatie met elkaar hebben, dat wil zeggen, taken die een gelijk aantal keren uitgevoerd worden. In een SDF graaf kunnen ook complexere relaties worden uitgedrukt. Deze relaties kunnen omgeschreven worden naar een ´e´en-op-´e´en relatie, maar dat kan leiden tot een exponenti¨ele groei van het aantal taken in de graaf. Hierdoor kan het onmogelijk worden om in een beperkte tijd alle taken aan de processoren toe te wijzen en om de volgorde te bepalen waarin deze taken worden uitgevoerd. De techniek die in dit proefschrift wordt gepresenteerd, kan omgaan met de complexe relaties tussen taken in een SDF graaf zonder de vertaling naar de ´e´en-op-´e´en relaties te maken. Dit is mogelijk dankzij een nieuwe, effici¨ente techniek om de doorstroomsnelheid van SDF grafen te bepalen. Nadat de taken van een applicatie toegewezen zijn aan de processoren in het hardware platform moet de communicatie tussen deze taken op het NoC gepland worden. In deze planning moet voor ieder bericht dat tussen de taken wordt verstuurd, worden bepaald welke route er gebruikt wordt en wanneer de communicatie gestart wordt. Dit proefschrift introduceert drie strategie¨en voor het versturen van berichten met een strikte tijdslimiet. Alle drie de strategie¨en maken maximaal gebruik van de beschikbare vrijheid die moderne NoCs bieden. Experimenten tonen aan dat deze strategie¨en hierdoor effici¨enter omgaan met de beschikbare hardware dan bestaande strategie¨en. Naast deze strategie¨en wordt er een techniek gepresenteerd om uit de ontwerpbeslissingen die gemaakt zijn tijdens het toewijzen van taken aan de processoren alle tijdslimieten af te leiden waarbinnen de berichten over het NoC gecommuniceerd moeten worden. Deze techniek koppelt de eerder genoemde techniek voor het toewijzen van taken aan processoren aan de drie strategie¨en om berichten te versturen over het NoC. Tenslotte worden de verschillende technieken die in dit proefschrift worden ge¨introduceerd gecombineerd tot een compleet ontwerptraject. Het startpunt is een SDF graaf die een applicatie modelleert en een NoC-gebaseerd MP-SoC platform met een voorspelbaar tijdsgedrag. Het doel van het ontwerptraject is het op een zodanige manier afbeelden van de applicatie op het platform dat de doorstroomsnelheid van de applicatie gegarandeerd kan worden. Daarnaast probeert het ontwerptraject de hoeveelheid hardware die gebruikt wordt te minimaliseren. Er wordt een experiment gepresenteerd waarin drie verschillende multimedia applicaties (H.263 encoder/decoder en een MP3 decoder) op een NoCgebaseerd MP-SoC worden afgebeeld. Dit experiment toont aan dat de technieken die in dit proefschrift worden voorgesteld, gebruikt kunnen worden voor het ontwerpen van systemen met een voorspelbaar tijdsgedrag. Hiermee is het voorgestelde ontwerptraject het eerste traject dat een met een SDF-gemodelleerde applicatie op een NoC-gebaseerd MP-SoC kan afbeelden, terwijl er garanties worden gegeven over de doorstroomsnelheid van de applicatie

    Adaptive streaming applications : analysis and implementation models

    Get PDF
    This thesis presents a highly automated design framework, called DaedalusRT, and several novel techniques. As the foundation of the DaedalusRT design framework, two types of dataflow Models-of-Computation (MoC) are used, one as timing analysis model and another one as the implementation model. The timing analysis model is used to formally reason about timing behavior of an application. In the context of DaedalusRT, the Mode-Aware Data Flow (MADF) MoC has been developed as the timing analysis model for adaptive streaming applications using different static modes. A novel mode transition protocol is devised to allow efficient reasoning of timing behavior during mode transitions. Based on the transition protocol, a hard real-time scheduling approach is proposed. On the other hand, the implementation model is used for efficient code generation of parallel computation, communication, and synchronization. In this thesis, the Parameterized Polyhedral Process Network (P3N) MoC has been developed to model adaptive streaming applications with parameter reconfiguration. An approach to verify the functional property of the P3N MoC has been devised. Finally, implementation of the P3N MoC on a MPSoC platform has shown that run-time performance penalty due to parameter reconfiguration is negligible.Technology Foundation STWComputer Systems, Imagery and Medi

    Estimation and Optimization of the Performance of Polyhedral Process Networks

    Get PDF
    A system-level design methodology such as Daedalus provides designers with a forward synthesis flow for automated design, programming, and implementation of multiprocessor systems-on-chip. Daedalus employs the polyhedral process network model of computation to represent applications. These networks are automatically derived from sequential C code. A forward synthesis flow greatly increases designer productivity. Still, the designer needs to perform a time-consuming forward synthesis step to learn if a network satisfies his performance constraints. Furthermore, it is not trivial to select a set of transformations and transformation parameters for a network such that performance requirements are met. A forward synthesis flow thus solves only part of a design problem, as it does not provide fast feedback on the transformations a designer should apply to meet his performance constraints. This dissertation intro duces different performance estimation techniques for polyhedral process networks. The most promising technique is the profiling-based cprof technique that works directly on the sequential application code. This makes cprof an easy-to-use, robust, and fast technique, without the need to derive a polyhedral process network. This dissertation then discusses four transformations and analyzes factors that affect the efficacy of each transformation.Computer Systems, Imagery and Medi

    Design Tools for Dynamic, Data-Driven, Stream Mining Systems

    Get PDF
    The proliferation of sensing devices and cost- and energy-efficient embedded processors has contributed to an increasing interest in adaptive stream mining (ASM) systems. In this class of signal processing systems, knowledge is extracted from data streams in real-time as the data arrives, rather than in a store-now, process later fashion. The evolution of machine learning methods in many application areas has contributed to demands for efficient and accurate information extraction from streams of data arriving at distributed, mobile, and heterogeneous processing nodes. To enhance accuracy, and meet the stringent constraints in which they must be deployed, it is important for ASM systems to be effective in adapting knowledge extraction approaches and processing configurations based on data characteristics and operational conditions. In this thesis, we address these challenges in design and implementation of ASM systems. We develop systematic methods and supporting design tools for ASM systems that integrate (1) foundations of dataflow modeling for high level signal processing system design, and (2) the paradigm on Dynamic Data-Driven Application Systems (DDDAS). More specifically, the contributions of this thesis can be broadly categorized in to three major directions: 1. We develop a new design framework that systematically applies dataflow methodologies for high level signal processing system design, and adaptive stream mining based on dynamic topologies of classifiers. In particular, we introduce a new design environment, called the lightweight dataflow for dynamic data driven application systems environment (LiD4E). LiD4E provides formal semantics, rooted in dataflow principles, for design and implementation of a broad class of stream mining topologies. Using this novel application of dataflow methods, LiD4E facilitates the efficient and reliable mapping and adaptation of classifier topologies into implementations on embedded platforms. 2. We introduce new design methods for data-driven digital signal processing (DSP) systems that are targeted to resource- and energy-constrained embedded environments, such as unmanned areal vehicles (UAVs), mobile communication platforms, and wireless sensor networks. We develop a design and implementation framework for multi-mode, data driven embedded signal processing systems, where application modes with complementary trade-offs are selected, configured, executed, and switched dynamically, in a data-driven manner. We demonstrate the utility of our proposed new design methods on an energy-constrained, multi-mode face detection application. 3. We introduce new methods for multiobjective, system-level optimization that have been incorporated into the LiD4E design tool described previously. More specifically, we develop new methods for integrated modeling and optimization of real-time stream mining constraints, multidimensional stream mining performance (e.g., precision and recall), and energy efficiency. Using a design methodology centered on data-driven control of and coordination between alternative dataflow subsystems for stream mining (classification modes), we develop systematic methods for exploring complex, multidimensional design spaces associated with dynamic stream mining systems, and deriving sets of Pareto-optimal system configurations that can be switched among based on data characteristics and operating constraints
    corecore